Communication dans un congrès, STL, Informatique, Informatique et langage
Impact de l’affinage de modèles génératifs pour l’inférence en langue naturelle appliquée aux essais cliniques : comparaison avec des approches de *few-shot learning
Lounès Kebdi, Lubin Longuépée, Mathilde Aguiar, Pierre Zweigenbaum, Nona Naderi. Impact de l'affinage de modèles génératifs pour l'inférence en langue naturelle appliquée aux essais cliniques : comparaison avec des approches de *few-shot learning. 21e Conférence en Recherche d'Information et Applications (CORIA) 19e Rencontres Jeunes Chercheurs en RI (RJCRI) 33e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN) 28e Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RÉCITAL), Jun 2026, Nantes, France. pp.303-321. ⟨hal-05708357⟩
